專利名稱：多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及MIMO(Multi-Input Multi-Output，多輸入多輸出)傳輸技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法和裝置。

背景技術(shù)：
無線通信系統(tǒng)中，信道容量隨著天線數(shù)的增加而增大。為了獲得比單天線系統(tǒng)更大的系統(tǒng)容量，MIMO傳輸系統(tǒng)通過分別在發(fā)送端和接收端放置多根天線，提高了無線鏈路的頻譜效率及鏈路可靠性。采用多天線的系統(tǒng)，其信道稱為MIMO信道。
通常，MIMO接收機的復(fù)雜度隨著天線和調(diào)制符號階數(shù)的增加而增加。如果采用ML(Maximum-Likelihood，最大似然)檢測算法，計算復(fù)雜度將隨發(fā)射天線數(shù)的增加呈指數(shù)增長。近年來，大量的學(xué)者設(shè)計了各種方法來降低接收機的復(fù)雜度，如SIC(Successive InterferenceCancellation，連續(xù)干擾消除)、反饋判決、MAP(Maximum A Posterior，最大后驗概率)、SD(Sphere Detection，球型檢測)算法等。通常ML檢測算法可以簡化為SD算法實現(xiàn)。SD算法在ML檢測算法的基礎(chǔ)上降低了接收機的復(fù)雜度，但由于SD算法需要搜索一個最接近發(fā)射向量的解，復(fù)雜度仍然較高。近年來，有學(xué)者提出了LR(Lattice Reduction，格約化)算法進一步降低ML算法的復(fù)雜度。LR算法通過變換原有的信道矩陣得到一個等效信道矩陣，該等效信道矩陣接近對角陣，可以采用線性檢測或SIC檢測到格約化域信號，再將格約化域檢測信號映射為發(fā)射信號，從而獲得較好的檢測性能，同時極大地降低了接收機的復(fù)雜度，研究表明，LR算法能夠獲得全分集增益。
在對現(xiàn)有技術(shù)進行分析后，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中LR算法的復(fù)雜度隨其基向量的數(shù)量增大而快速增加，因此在較大的MIMO系統(tǒng)中，基于LR算法的檢查復(fù)雜度仍然較大，實現(xiàn)較困難。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例提供了一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法和裝置。所述技術(shù)方案如下 一方面，本發(fā)明實施例提供了一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，所述方法包括 對多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，根據(jù)分解的結(jié)果將所述MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)； 對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果生成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到所述其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決或計算，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
另一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，所述裝置包括 分解模塊，用于對多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，根據(jù)分解的結(jié)果將所述MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)； 檢測模塊，用于對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測； 列表生成模塊，用于根據(jù)所述檢測模塊的檢測結(jié)果生成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 干擾消除處理模塊，用于從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到所述其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 組合及處理模塊，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決或計算，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
本發(fā)明實施例通過將MIMO系統(tǒng)劃分為多個小的子MIMO系統(tǒng)，并結(jié)合SIC方法進行檢測，由于子MIMO系統(tǒng)的基向量數(shù)量少，因此進行LLL既約化時復(fù)雜度低，從而極大地降低了LR算法的復(fù)雜度。通過使用候選檢測向量列表，減小了LR算法進行SIC檢測時的錯誤傳播的概率，在系統(tǒng)性能逼近ML算法的基礎(chǔ)上極大地降低了MIMO系統(tǒng)檢測的復(fù)雜度。



圖1是本發(fā)明實施例提供的MIMO系統(tǒng)模型示意圖； 圖2是本發(fā)明實施例提供的一種MIMO系統(tǒng)的信號檢測方法流程示意圖； 圖3是本發(fā)明實施例提供的另一種MIMO系統(tǒng)的信號檢測方法流程示意圖； 圖4是本發(fā)明實施例提供的再一種MIMO系統(tǒng)的信號檢測方法流程示意圖； 圖5是本發(fā)明實施例提供的MIMO系統(tǒng)的信號檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖； 圖6是本發(fā)明實施例提供的4QAM調(diào)制時4×4MIMO系統(tǒng)分別采用MMSE算法、ML算法與LR+List算法進行檢測的性能仿真結(jié)果示意圖； 圖7是本發(fā)明實施例提供的16QAM調(diào)制時4×4MIMO系統(tǒng)分別采用MMSE算法、ML算法與LR+List算法進行檢測的性能仿真結(jié)果示意圖。

具體實施例方式 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。
參見圖1，為本發(fā)明實施例提供的MIMO系統(tǒng)模型，該MIMO系統(tǒng)模型基于MMSE(Mimimum Mean Square Error，最小均方誤差)的LR算法來實現(xiàn)近似ML接收機。其中，nT為發(fā)射天線數(shù)，nR為接收天線數(shù)，s為nT×1維復(fù)值發(fā)射向量，x為nR×1維復(fù)值接收向量，則接收向量和發(fā)射向量的關(guān)系如下 x＝Hs+n(1) 其中，H為nR×nT維信道矩陣，n代表nR個接收天線上方差為σn2的高斯噪聲向量。同時均值I為單位陣。
下面以采用實數(shù)LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)算法為基礎(chǔ)的LR算法為例對LR算法進行介紹。LR算法涉及較多的矩陣運算，由于復(fù)數(shù)矩陣在進行QR分解等矩陣運算時存在較大困難，因此可以將復(fù)數(shù)矩陣變換為實數(shù)矩陣，以便于正交化、對角化等矩陣運算，則復(fù)數(shù)矩陣方程(1)可以變換為如下實數(shù)矩陣方程 xR＝HRsR+nR(2) 其中，



由于其中T為幺模矩陣且其元素皆為整數(shù)(det(T)＝±1)，稱為約化幺模矩陣。

稱為格基約化信道矩陣，如果組成的基向量長度最小或接近正交基，則MIMO接收的問題可以從求解s變?yōu)橥ㄟ^線性接收算法求解z，降低了接收端的復(fù)雜度。通常，可以采用LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz-Reduced，LLL既約化)算法進行既約化計算得到格基約化信道矩陣

求解z的算法較多，如迫零算法(Zero-forcing)、MMSE算法、基于SIC的迫零算法和基于SIC的MMSE算法等。其中，MMSE算法如下 因此可以得到接收向量的估計值 本發(fā)明實施例中的列表可以指數(shù)據(jù)的存儲單元，既可以用軟件方式實現(xiàn)，如以鏈表或堆棧的形式將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中；還可以用硬件方式實現(xiàn)，如將數(shù)據(jù)存儲在存儲器或寄存器中。
參見圖2，本發(fā)明實施例提供了一種MIMO系統(tǒng)的信號檢測方法，具體包括 201對MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解。
202根據(jù)分解的結(jié)果將MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)。
當(dāng)上述三角分解的結(jié)果為上三角矩陣時，多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)為底層的子MIMO系統(tǒng)；當(dāng)上述三角分解的結(jié)果為下三角矩陣時，多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)為頂層的子MIMO系統(tǒng)。
203對多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測，并根據(jù)檢測的結(jié)果生成第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
其中，其它子MIMO系統(tǒng)的檢測可以具體如下從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用SIC方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，在當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量中，分別用已檢測的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的每一個候選檢測向量消除對當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的干擾；并對消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，得到當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；直到得到最后一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
204將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員分別進行組合，得到上述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
其中，對應(yīng)成員是指當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的任一個成員，與對該成員檢測時進行干擾消除所采用的前一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的相應(yīng)成員，稱為對應(yīng)成員。如一個6×6的MIMO系統(tǒng)進行QR分解后可劃分成3個2×2的MIMO子系統(tǒng)，參見表1，第一個子MIMO系統(tǒng)為底層子MIMO系統(tǒng)，其候選檢測向量列表為Q1，包含3個成員[Q11，Q12，Q13]；第二個子MIMO系統(tǒng)為中間的子MIMO系統(tǒng)，其候選檢測向量列表為Q2，包含7個成員[Q21，Q22，Q23，Q24，Q25，Q26，Q27]，其中，Q21與Q22為采用候選檢測向量列表Q1中的成員Q11進行干擾消除檢測得到的結(jié)果，Q23、Q24與Q25為采用候選檢測向量列表Q1中的成員Q12進行干擾消除檢測得到的結(jié)果等等，則Q11與Q21對應(yīng)成員，Q11與Q22也為對應(yīng)成員，Q12分別與Q23、Q24、Q25為對應(yīng)成員，Q13分別與Q26、Q27為對應(yīng)成員；第三個子MIMO系統(tǒng)為頂層子MIMO系統(tǒng)，其候選檢測向量列表為Q3，從Q31至Q44共包含14個成員，其中，Q31與Q32為采用候選檢測向量列表Q2中的成員Q21進行干擾消除檢測得到的結(jié)果，Q39與Q40為采用候選檢測向量列表Q2中的成員Q25進行干擾消除檢測得到的結(jié)果，則Q21分別與Q31和Q32為對應(yīng)成員，Q25分別與Q39和Q40為對應(yīng)成員等等。相應(yīng)地，可以將Q11、Q21與Q32組合生成分解前的MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表，也可以將Q13、Q26與Q42組合生成分解前的MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表等等。
表1
205對該MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決，得到該MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
圖2所示的實施例中，對MIMO系統(tǒng)進行判決的步驟還可以替換為計算的步驟，參見圖3，301至304與201至204相同，305具體為計算MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對數(shù)似然比，得到該MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。這種情況下，得到的發(fā)射信號向量通常用來輸出給譯碼器。
本實施例通過將較大的MIMO系統(tǒng)劃分為多個小的子MIMO系統(tǒng)，并結(jié)合SIC方法進行檢測，由于子MIMO系統(tǒng)的基向量數(shù)量少，因此進行LLL既約化時復(fù)雜度低，從而極大地降低了LR算法的復(fù)雜度。通過使用候選檢測向量列表，減小了LR算法進行SIC檢測時的錯誤傳播的概率，在系統(tǒng)性能逼近ML算法的基礎(chǔ)上極大地降低了MIMO系統(tǒng)檢測的復(fù)雜度。
下面以如下MIMO系統(tǒng)為例具體說明，該MIMO系統(tǒng)的接收信號向量為 r＝Hs+n(5) 其中，H為N×K信道矩陣，s為K×1發(fā)射信道向量，n為N×1噪聲向量，且E{nnH}＝N0I，s中的元素滿足sk∈S，S代表發(fā)射信號符號集合，S集合的大小為M。
本發(fā)明實施例中，對子MIMO系統(tǒng)進行檢測可以采用多種算法，包括但不限于LR算法。參見圖4，本發(fā)明實施例還提供了一種MIMO系統(tǒng)的信號檢測方法，對于式(5)所示的系統(tǒng)模型，以采用LR算法檢測且對MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決為例進行說明，該方法具體包括 401在MIMO系統(tǒng)的接收端對該系統(tǒng)的信道矩陣H進行QR(正交三角化)分解，即將H分解為H＝QR，Q是酉陣，R是上三角陣。
根據(jù)分解的結(jié)果和上述方程(5)得到中間向量x x＝QHr＝Rs+QHn(6) 通過QR分解使信道矩陣H三角化，在本實施例中，采用QR分解可以使最底層的子MIMO系統(tǒng)接收信噪比最大。其中，QR分解的方法有多種，包括但不限于SQRD(Sorted QRDecomposition，排序正交三角化)分解等方法，采用SQRD方法還可以簡化LR算法檢測時LLL既約化的復(fù)雜度，提高檢測性能。
402根據(jù)QR分解的結(jié)果，將上述MIMO系統(tǒng)分解為如下兩個子MIMO系統(tǒng) 其中xi為x的第i個Ni×1的子向量，ni為n的第i個Ni×1子向量，si為s的第i個Ki×1的子向量，i∈1，2，且K1+K2＝K，N1+N2＝N。
由方程(7)可知，QR分解后上述MIMO系統(tǒng)的檢測可以分解為先對第一個(底層)子MIMO系統(tǒng)x2＝R3s2+n2根據(jù)x2求解s2，然后對第二個(頂層)子MIMO系統(tǒng)x1＝R1s1+R2s2+n1在x2中消除s2對該子MIMO系統(tǒng)的干擾檢測出s1。
403采用LR算法對底層子MIMO系統(tǒng)的中間向量x2進行檢測，結(jié)果如下 其中，

為LR算法在LR域檢測得到的結(jié)果，LRDet代表LR檢測。
404根據(jù)檢測結(jié)果，在LR域中生成一個候選檢測向量列表，其中包括在LR域內(nèi)Q個最靠近

的向量，表示為 其中，生成LR域的候選檢測向量列表(List)的方法有多種，包括但不限于如下方法 選擇多個與LR算法的檢測結(jié)果

所處格點的距離小于預(yù)設(shè)值的LR域向量，組成底層子MIMO系統(tǒng)的LR域候選檢測向量列表。其中，可以根據(jù)系統(tǒng)目標檢測性能，預(yù)先設(shè)置底層子MIMO系統(tǒng)的LR域候選檢測向量列表所容納的向量數(shù)，即該列表的長度；與檢測結(jié)果所處格點的距離可以具體為Mahalanobis距離，上述預(yù)設(shè)值可以具體為一個可容納LR域候選檢測向量列表所容納的向量數(shù)的Voronoi空間的最小半徑。
405將上述LR域的候選檢測向量列表C2映射到MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號域，得到底層子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表 406采用SIC方式檢測頂層子MIMO系統(tǒng)，在頂層子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量x1中，用已檢測的底層子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表S2中的每一個候選檢測向量消除對頂層子MIMO系統(tǒng)的干擾，并采用LR算法對消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，結(jié)果如下 其中，q＝1，...，Q。
407將得到的

從LR域映射到發(fā)射信號域，得到

因此得到頂層子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表 408將得到的兩個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表S1與S2的對應(yīng)成員進行組合，即得到上述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表 409采用ML準則對得到的上述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表S進行判決，得到該MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量
本實施例中，403中采用LR算法(對底層子MIMO系統(tǒng)的中間向量)進行檢測的步驟與406中采用LR算法(對消除干擾的結(jié)果)進行檢測的步驟有多種方法，包括但不限于以下方法 采用約化算法對MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行既約化運算，得到約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣；根據(jù)該約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣，對待檢測的向量在格約化域進行檢測。其中，約化算法可以具體為Lenstra-Lenstra-Lovasz-Reduced算法，該Lenstra-Lenstra-Lovasz-Reduced算法可以具體為實數(shù)Lenstra-Lenstra-Lovasz-Reduced算法或復(fù)數(shù)Lenstra-Lenstra-Lovasz-Reduced算法；在格約化域進行檢測時采用的算法包括但不限于迫零算法、MMSE算法、基于SIC的迫零算法或基于SIC的MMSE算法。
假設(shè)對式(5)所示的MIMO系統(tǒng)進行QR分解后得到的任一子MIMO系統(tǒng)為 X＝RS+v(11) 其中，R為信道矩陣，為發(fā)射信號向量，Ki為子MIMO系統(tǒng)發(fā)射向量的維數(shù)，v為零均值高斯噪聲E[vvH]＝N0I，N0為噪聲功率，I為單位陣，H為共軛轉(zhuǎn)置。
下面以式(11)所示的MIMO系統(tǒng)為例，具體說明LR算法的過程 1)采用約化算法對信道矩陣R進行既約化運算，得到約化幺模矩陣U和格基約化信道矩陣R＝RU； 2)對接收信號向量X進行線性變換，使接收信號向量變換為復(fù)整數(shù)，假設(shè)采用M-QAM調(diào)制方式，且調(diào)制階數(shù)為m，則對接收信號向量X進行縮放和平移 d＝αX+βR1＝R(αS+β1)+αv＝Rb+αv(12) 其中，α和β分別為縮放系數(shù)和平移系數(shù)，1＝[11…1]T，且α＝1/2A，β＝(3A/2)(1+j)，Es＝E[|s|2]為符號能量，M＝22m， 令c＝U-1b，則式(12)所示的MIMO系統(tǒng)模型變?yōu)? d＝RUU-1b+αv＝Rc+αv(13) 3)在LR域?qū)進行檢測，例如采用MMSE算法，則得到估計值

即 本實施例404中，生成LR域的候選檢測向量列表的過程可以具體如下，以式(13)所示的MIMO系統(tǒng)為例進行說明 根據(jù)最大似然準則，c的解應(yīng)為argmin||d-Rb||，由于||d-Rb||＝||d-Rc||，且因此， 其中，稱為Mahalanobis距離，即與

所處格點的距離，則LR域的候選檢測向量列表為 其中，rR(Q)＞0，表示LR域內(nèi)以

為中心，包括Q個元素的Voronoi空間的半徑，計算該半徑的方法有很多，如V(R)為Voronoi空間的體積，2K為Voronoi空間的維數(shù)，均為現(xiàn)有技術(shù)，在此不再贅述。
本實施例通過將較大的MIMO系統(tǒng)劃分為多個小的子MIMO系統(tǒng)，并結(jié)合SIC方法進行檢測，由于子MIMO系統(tǒng)的基向量數(shù)量少，因此進行LLL既約化時復(fù)雜度低，從而極大地降低了LR算法的復(fù)雜度，而且系統(tǒng)性能與ML算法接近，小于1dB。通過使用候選檢測向量列表，減小了LR算法進行SIC檢測時的錯誤傳播的概率，在系統(tǒng)性能逼近ML算法的基礎(chǔ)上極大地降低了MIMO系統(tǒng)檢測的復(fù)雜度。采用LR算法結(jié)合SIC方式進行檢測，進一步提高了系統(tǒng)的檢測性能，與現(xiàn)有技術(shù)相比，提高了檢測的精度。采用Mahalanobis距離方式生成候選向量列表，與現(xiàn)有的歐氏距離方式相比，容易實現(xiàn)，進一步降低了LR算法的復(fù)雜度。
參見圖5，本發(fā)明實施例還提供了一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，具體包括 分解模塊501，用于對多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，根據(jù)分解的結(jié)果將MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)； 檢測模塊502，用于對多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測； 列表生成模塊503，用于根據(jù)檢測模塊502的檢測結(jié)果生成第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 干擾消除處理模塊504，用于從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 組合及處理模塊505，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；對MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決或計算，得到MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
其中，分解模塊501具體包括 第一分解單元，用于對MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解得到上三角矩陣，并將MIMO系統(tǒng)檢測分解為多個子MIMO系統(tǒng)的檢測，且第一個子MIMO系統(tǒng)為底層的子MIMO系統(tǒng)； 或者分解模塊具體包括 第二分解單元，用于對MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解得到下三角矩陣，并將MIMO系統(tǒng)檢測分解為多個子MIMO系統(tǒng)的檢測，且第一個子MIMO系統(tǒng)為頂層的子MIMO系統(tǒng)。
圖5所示的裝置中，檢測模塊502具體包括 既約化單元，用于采用約化算法對信道矩陣進行既約化運算，得到約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣； 格約化檢測單元，用于根據(jù)既約化單元得到的約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣，對多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量在格約化域進行檢測，得到第一個子MIMO系統(tǒng)的格約化域檢測信號。
圖5所示的裝置中，列表生成模塊503具體包括 列表生成單元，用于根據(jù)檢測模塊的檢測結(jié)果，選擇多個與檢測結(jié)果所處格點的距離小于預(yù)設(shè)值的向量，組成第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
圖5所示的裝置中，干擾消除處理模塊504具體包括 干擾消除處理單元，用于從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用連續(xù)干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，在當(dāng)前子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量中，分別用已檢測的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的每一個候選檢測向量消除對當(dāng)前子MIMO系統(tǒng)的干擾；并對消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，得到當(dāng)前子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；直到得到最后一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
圖5所示的裝置中，組合及處理模塊505具體包括 組合單元，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 判決單元，用于采用最大似然準則對組合單元得到的MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決，得到MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
或者，組合及處理模塊505具體包括 組合單元，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表； 計算單元，用于計算MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對數(shù)似然比，得到MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
本實施例提供的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置可以運用于多輸入多輸出系統(tǒng)的接收機中。
本實施例通過將較大的MIMO系統(tǒng)劃分為多個小的子MIMO系統(tǒng)，并結(jié)合SIC方法進行檢測，由于子MIMO系統(tǒng)的基向量數(shù)量少，因此進行LLL既約化時復(fù)雜度低，從而極大地降低了LR算法的復(fù)雜度，而且系統(tǒng)性能與ML算法接近，小于1dB。通過使用候選檢測向量列表，減小了LR算法進行SIC檢測時的錯誤傳播的概率，在系統(tǒng)性能逼近ML算法的基礎(chǔ)上極大地降低了MIMO系統(tǒng)檢測的復(fù)雜度。采用LR算法結(jié)合SIC方式進行檢測，進一步提高了系統(tǒng)的檢測性能，與現(xiàn)有技術(shù)相比，提高了檢測的精度。采用Mahalanobis距離方式生成候選向量列表，與現(xiàn)有的歐氏距離方式相比，容易實現(xiàn)，進一步降低了LR算法的復(fù)雜度。
參見表2，將本發(fā)明實施例中LR+List算法的復(fù)雜度與ML算法和MMSE算法的復(fù)雜度進行對比，可以看出，LR+List算法的復(fù)雜度與MMSE算法的復(fù)雜度處于同一數(shù)量級，遠遠低于ML算法的復(fù)雜度，系統(tǒng)性能接近ML算法。
表2 圖6和圖7分別給出了4×4MIMO系統(tǒng)在4QAM調(diào)制和16QAM調(diào)制時，MMSE算法、ML算法以及本發(fā)明實施例提出的LR+List算法，在多種候選列表大小的條件下的性能仿真結(jié)果，可以看出，選取適當(dāng)?shù)腝，LR+List算法性能接近于ML算法性能，小于1dB。
本發(fā)明實施例可以利用軟件實現(xiàn)，相應(yīng)的軟件程序可以存儲在可讀取的存儲介質(zhì)中，例如，計算機的硬盤、緩存或光盤中。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述方法包括
對多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，根據(jù)分解的結(jié)果將所述MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)；
對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果生成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到所述其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決或計算，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到所述其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表，具體包括
從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用連續(xù)干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，在當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量中，分別用已檢測的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的每一個候選檢測向量消除對所述當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的干擾；并對所述消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，得到所述當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；直到得到最后一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，
所述對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測，具體為
采用格約化算法對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測；
所述對所述消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，具體為
采用格約化算法對所述消除干擾的結(jié)果分別進行檢測。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述三角分解具體包括正交三角化分解。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述正交三角化分解具體包括排序正交三角化分解。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，
當(dāng)所述分解的結(jié)果為上三角矩陣時，所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)為底層的子MIMO系統(tǒng)；
當(dāng)所述分解的結(jié)果為下三角矩陣時，所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)為頂層的子MIMO系統(tǒng)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測，具體包括
采用約化算法對所述信道矩陣進行既約化運算，得到約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣；
根據(jù)所述約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣，對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量在格約化域進行檢測，得到所述第一個子MIMO系統(tǒng)的格約化域檢測信號。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述對所述消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，具體包括
采用約化算法對所述信道矩陣進行既約化運算，得到約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣；
根據(jù)所述約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣，對所述消除干擾的結(jié)果分別在格約化域進行檢測。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)檢測結(jié)果生成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表，具體包括
根據(jù)檢測結(jié)果，選擇多個與所述檢測結(jié)果所處格點的距離小于預(yù)設(shè)值的向量，組成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的接受方法，其特征在于，所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表所容納的向量數(shù)為預(yù)先根據(jù)系統(tǒng)目標檢測性能設(shè)置的。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述與所述檢測結(jié)果所處格點的距離具體為Mahalanobis距離。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)值具體為一個可容納候選檢測向量列表所容納的向量數(shù)的Voronoi空間的最小半徑。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，采用最大似然準則對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，其特征在于，對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行計算，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量，具體為
計算所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對數(shù)似然比，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
15.一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括
分解模塊，用于對多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，根據(jù)分解的結(jié)果將所述MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)；
檢測模塊，用于對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量進行檢測；
列表生成模塊，用于根據(jù)所述檢測模塊的檢測結(jié)果生成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
干擾消除處理模塊，用于從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，得到所述其它子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
組合及處理模塊，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；對所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決或計算，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述分解模塊具體包括
第一分解單元，用于對所述MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解得到上三角矩陣，并將所述MIMO系統(tǒng)檢測分解為多個子MIMO系統(tǒng)的檢測，且第一個子MIMO系統(tǒng)為底層的子MIMO系統(tǒng)；
或者所述分解模塊具體包括
第二分解單元，用于對所述MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解得到下三角矩陣，并將所述MIMO系統(tǒng)檢測分解為多個子MIMO系統(tǒng)的檢測，且第一個子MIMO系統(tǒng)為頂層的子MIMO系統(tǒng)。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述檢測模塊具體包括
既約化單元，用于采用約化算法對所述信道矩陣進行既約化運算，得到約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣；
格約化檢測單元，用于根據(jù)所述既約化單元得到的約化幺模矩陣和格基約化信道矩陣，對所述多個子MIMO系統(tǒng)中的第一個子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量在格約化域進行檢測，得到所述第一個子MIMO系統(tǒng)的格約化域檢測信號。
18.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述列表生成模塊具體包括
列表生成單元，用于根據(jù)所述檢測模塊的檢測結(jié)果，選擇多個與所述檢測結(jié)果所處格點的距離小于預(yù)設(shè)值的向量，組成所述第一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
19.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述干擾消除處理模塊具體包括
干擾消除處理單元，用于從第二個子MIMO系統(tǒng)開始，采用連續(xù)干擾消除方式，依次檢測其它子MIMO系統(tǒng)，在當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的接收信號向量中，分別用已檢測的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表中的每一個候選檢測向量消除對所述當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的干擾；并對所述消除干擾的結(jié)果分別進行檢測，得到所述當(dāng)前檢測的子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；直到得到最后一個子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表。
20.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述組合及處理模塊具體包括
組合單元，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
判決單元，用于采用最大似然準則對所述組合單元得到的所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表進行判決，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
21.根據(jù)權(quán)利要求15所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述組合及處理模塊具體包括
組合單元，用于將得到的所有子MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對應(yīng)成員進行組合，得到所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表；
計算單元，用于計算所述MIMO系統(tǒng)的候選檢測向量列表的對數(shù)似然比，得到所述MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。
22.根據(jù)權(quán)利要求15至21中任一權(quán)利要求所述的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，所述裝置運用于多輸入多輸出系統(tǒng)的接收機中。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法和裝置，屬于多輸入多輸出傳輸技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括對MIMO系統(tǒng)的信道矩陣進行三角分解，將MIMO系統(tǒng)分解為多個子MIMO系統(tǒng)；檢測第一個子系統(tǒng)的接收信號向量，得到該子系統(tǒng)的候選檢測向量列表；以干擾消除方式依次檢測其它子系統(tǒng)，得到其它子系統(tǒng)的候選檢測向量列表；將所有列表組合后判決或計算得到MIMO系統(tǒng)的發(fā)射信號向量。所述裝置包括分解模塊、檢測模塊、列表生成模塊、干擾消除處理模塊和組合及處理模塊。本發(fā)明極大地降低了LR算法的復(fù)雜度，并減小了LR算法結(jié)合SIC檢測時的錯誤傳播的概率。
文檔編號H04B1/707GK101572561SQ20081008872
公開日2009年11月4日 申請日期2008年4月30日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月30日
發(fā)明者樸金虎, 黃顧業(yè), 斌 李, 毅 羅 申請人:華為技術(shù)有限公司